International Data Corporation (IDC) のレポートによると、世界のビッグデータおよびビジネス分析市場は過去数年間で急速に拡大しており、122 年の 2015 億ドルから 189 年には 2019 億ドルに跳ね上がっています。そして、274 年に予測される 2022 億米ドルに向かって推進しています。

業界は大量のデータをオンラインで保存および評価するため、情報の管理、整理、および評価を担当できる専門家が必要です。 多くの企業は、データのニーズを満たすためにデータ アナリストを採用しています。 データ アナリストは、自分の立場で優れた能力を発揮するために特定のスキルを必要とします。

データ アナリストとしてのやりがいのあるキャリアのためには、スキルを習得することが不可欠です。 これらのスキルは、 データサイエンス認定. 以下は、個人が 2021 年に雇用されるのに役立つ重要な技術的および非技術的スキルです。

データアナリストが必要とする主要な技術スキル

個人は、ビッグデータ認定を行うことにより、次の技術スキルを習得できます。

• プログラミング言語

> パイソン – これは、主にデータ サイエンスで使用される高レベルの汎用プログラミング言語であり、驚くべき数の専用ライブラリも提供します。 Python のいくつかのライブラリを以下に示します。

a）Numpy

b）パンダ

c) scikit-learn

d）Matplotlib

>R – これは、データ分析でよく使用されるプログラミング言語の XNUMX つです。 その構造と構文は、分析タスクを処理するために開発されています。 これは、膨大で複雑な量のデータを管理する能力を備えているため、企業にとって最も魅力的なプログラミング言語の XNUMX つです。 これは、分析をより簡単に管理できるようにするパッケージで構成されています。 パッケージのいくつかを以下に示します。

a）Ggplot2

b）Dplyr

>MATLAB – これは、迅速なデータクリーニング、編成、視覚化、マトリックス操作、アルゴリズムの実装、およびデータプロットを提供するプログラミング言語およびマルチパラダイム数値計算環境です。 また、その環境で作成された機械学習モデルを複数のプラットフォームで実行することもできます。

>SQLとNoSQL – SQL または構造化照会言語は、リレーショナル データベース内の膨大なデータ セットのクエリと処理、および情報の処理に使用されます。 非構造化データは、ドキュメントの形式で NoSQL データベースに保存されます。 NoSQL データベースのクエリには、SQL とは異なる独自の言語が必要です。

• データの視覚化

データの視覚化は、チャート、画像、地図、グラフを含む、わかりやすい方法でデータを表現することです。 データ駆動型の詳細についてより優れた洞察を提供します。 また、データ アナリストは、ビジネスの意思決定者がパターンを識別し、複雑なアイデアを一目で理解できるようにします。

• データ ウェアハウジング

このプロセスでは、企業の仮想ストレージと組織システムの作成が行われます。 データ アナリストの役割は、クエリ言語を使用してデータを管理、監視、および保護することにより、複数のソースからのデータベースを接続してデータ ウェアハウスを開発することです。

• データマイニング、クリーニング、改ざん

データ アナリストは、XNUMX つまたは複数のソースから情報を収集してデータを準備するため、数値分析やカテゴリ分析に役立ちます。 データがデータベースに適切に保存されていない場合、データ アナリストは特定のツールを使用して非構造化データをクリーンアップし、プログラミングによって処理します。 変更プロセスでは、データが識別、抽出、統合されてデータセットが取得され、探索と分析に役立ちます。

• 機械学習

機械学習は、明示的なプログラミングを必要とせずに、コンピューターが自動的に学習して実行できるようにします。 非常に技術の高い機械を使って作品を加工している会社はたくさんあります。 データ アナリストは、特定の問題の解決策を得るために、最も適切なモデルとアルゴリズムを構築、適用、トレーニングする方法に関する知識を持っている必要があります。

データアナリストが必要とする主要な非技術的スキル

技術的スキルとは別に、データ アナリストが成功するために重要な非技術的スキルが他にもあります。 ビッグデータ認定資格を取得することで、個人は優れたデータ アナリストになることができます。これにより、ソフト スキルの提供が保証されます。

• コミュニケーション

コミュニケーションは、データアナリストにとって重要なスキルです。 調査結果をさまざまな利害関係者、他のデータ アナリスト、IT 担当者に説明するために必要です。

• 問題解決

タスクを実行している間、データ アナリストは多くの技術的な問題に直面します。 彼らは効果的に問題を解決し、より良い解決策を考え出すことが求められます。

•チームワーク

データ アナリストは、ビジネス目標を共同で達成できるように、さまざまなチームとタスクを実行できる必要があります。

• 領域知識

ドメイン知識とは、所属する特定の組織に関連する理解です。 このドメインに関する知識により、データに対するリソースに富んだ洞察が可能になり、データ アナリストに有用な情報が提供されます。

まとめ

データ サイエンス認定資格に努力と時間を費やして前述のスキルを習得することで、データ アナリストとして成功するキャリアを築くことができます。

個人が2021年にトップ企業に雇われたい場合は、それに応じてスキルを向上させる必要があります。 履歴書には常に、面接の過程でうまく答えることができるスキルのみを記載してください。

コインスマート。 BesteBitcoin-ヨーロッパのBörse
ソース: https://hackernoon.com/top-job-driven-data-analyst-skills-in-2021-q01t32ou?source=rss